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Unsloth团队修复Qwen3-VL模型本地运行的关键bug，现在从2B到235B规格都能稳定运行，并提供高效微调方案。核心内容： 1. Qwen3-VL系列模型本地运行的硬件需求与性能表现 2. 多模态能力实测与关键参数配置差异 3. Unsloth提供的完整部署方案与显存优化技巧
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
昨天llamacpp版本Qwen 3 VL系列模型（Ollama同步支持" target="_blank" data-linktype="2">Qwen 3 VL 模型已并入 llama.cpp，ollama同步支持），有网友在使用Qwen3-VL-8B时发现一个问题：第二次对话时llama.cpp总会崩溃。错误信息指向聊天模板的语法问题。
Unsloth团队紧急修复了这个问题，并重新上传了所有GGUF量化文件。现在Qwen3-VL系列模型可以在本地稳定运行，从2B到235B的各种规格都有对应版本。
硬件需求与实际表现
- Qwen3-VL-2B：在4GB内存设备上运行，速度约40 token/秒
- Qwen3-VL-235B：需要128GB统一内存，采用动态4位量化
- 中间规格：8B、32B等模型在不同配置下都有相应优化
有用户反馈，在RTX 4090（24GB显存）+96GB内存的配置下，235B模型Q2量化版能达到14 token/秒。30B模型在40K上下文长度下，24GB显存设备上可达170 token/秒。
部署步骤
- 下载模型文件（推荐使用HuggingFace的snapshot_download）
- 根据模型类型设置参数：Instruct和Thinking版本需要不同配置
关键参数差异：
- Instruct版：Temperature=0.7, Top_P=0.8
- Thinking版：Temperature=1.0, Top_P=0.95
多模态能力测试
在实际测试中，模型能够同时处理多张图片并理解其关联性。例如，先加载Unsloth的logo图片，再加载一张真实树懒照片，模型能准确指出两者都涉及树懒主题——一个是项目标识，一个是真实动物。
Unsloth在HuggingFace上提供了完整的模型集合，包括GGUF、safetensor和动态量化格式。对于想要微调的用户，他们还提供了免费notebook，声称能减少60%显存使用并提升训练速度。官方还同时提供docker版本的Qwen3-VL部署，使用起来很方便。
目前来看，Qwen3-VL的本地部署已经相对成熟，特别是Unsloth修复了聊天模板问题后，多轮对话的稳定性明显提升。对于有特定硬件配置的开发者，现在是个不错的测试时机。
地址：https://docs.unsloth.ai/models/qwen3-vl-run-and-fine-tune
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